摘要：为提高电网故障诊断神经网络模型的构建速度，提出了一种基于多输出衰减径向基函数（Multi—outputDecayRadialBasisFunction，MDRBF）神经网络的故障诊断方法。DRBF神经网络不需训练即能以任意精度一致逼近任意连续多变量函数。介绍了单输出DRBF（Single．outputDRBF，SDRBF）神经网络，分析了其存在的不足，即只能处理单输出变量问题，不能直接应用于电网故障诊断。在此基础上，根据电网元件的故障特点，提出了将SDRBF神经网络演变为多输出DRBF（Multi—OutputDRBF．MDRBF）神经网络的拓展策略，以满足电网故障诊断的多输出变量需求。以4母线输电网络作为仿真系统，算例结果表明，该方法具有实现简单、容错性好、鲁棒性强等特点。

关键词：电力系统 故障诊断 衰减径向基函数神经网络 容错性 鲁棒性 

单位：强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学) 湖北武汉430074